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          拼多多草莓種植賽:數據與融合 AI農業的現行場景圖鑒

          2020/7/31 13:00:00 來源: 評論(0)8041

          草莓種植數據融合AI農業場景圖鑒

          “我們理想的狀態,農民會變成類似于產業工人或者職業種植者的身份,他具備一定的數據分析能力,他的決策不是完全依賴于主觀的經驗。”這是來自云南的閔錢希曦對數字化農業的想象。她的另一身份是荷蘭瓦赫寧根大學溫室園藝專業的博士生。

          7月22日,閔錢希曦參與到了拼多多和中國農業大學共同發起的草莓種植比賽中。她和同學共組的AiCU隊在比賽中充當著AI戰隊的角色。4支人工種植隊,4支AI隊伍,120天,等待著近1000平方米的草莓收獲。

          這是國內首次農業領域的人工智能和頂尖農人的對戰,也是拼多多向農業領域深耕的信號。

          拼多多的眼睛一直沒有離開過農業。與美國標準化農業不同,中國農業整體呈現分散的小規模耕作,在整個農業周期中,農民都處于信息盲區,主觀意愿的判斷面臨著充滿不確定性的市場。另外農民和消費者間的分銷流通結構錯綜復雜,農民經常被迫提早收成,消費者也無法獲得同等價值的產品。

          拼多多平臺對數據信息的集中,使得其拼團模式聚集起消費者需求,并進一步傳遞給上游農民生產端。這一模式的本質是通過對生產商數據賦能,給予他們更充足的時間計劃生產,匹配消費者需求。

          2019年,拼多多的總訂單量達到197億筆,平臺農(副)產品活躍商家數量達到58.6萬,同比增長142%。這一次的草莓種植比賽是平臺對農業領域布局的進一步延伸。

          “比賽的目的并不在于簡單的輸贏,而是通過老一代農人和新一代技術的同臺,將新一代人工智能技術與農事生產結合,為中國眾多的農產品產業帶和小農戶,提供一種更低成本、易于操作的數字農業生產管理方法。”拼多多新農業農村研究院高級總監公澤告訴21世紀經濟報道記者。這又是一次人工智能驅動的成果。

          跨學科組隊,跨國家參賽

          閔錢希曦不是第一次參加類似的比賽。此前由騰訊與瓦赫寧根大學共同舉辦的“國際人工智能溫室種植大賽”,她參加了兩屆,一次種黃瓜,一次種小西紅柿,AiCU本身就已經具備實戰經驗。這一次,AiCU在17支AI參賽隊伍中殺進決賽。

          對于生長于荷蘭農業背景的AiCU而言,隊伍從組成到參賽需要面臨兩重難關。首先在于組員的跨學科挑戰。

          隊伍在正式組建之前,非農業背景的隊員就已經對現代農業很感興趣,甚至有隊員已經把想法落實到家庭園藝中,“在家里建設一個有環境傳感器的小型溫室,比如說用保鮮盒搭建一個小的生長空間”。這些小的實踐經驗,為成員參加大型比賽建立了信心。而農業背景的隊員已經在農業數字化領域有所建樹,對AI算法并不會感到陌生。

          “跨學科溝通的難點在于,大家必須能夠學習和理解對方領域中的一些基本常識和知識,然后再進行不同學科的交融。”閔錢希曦告訴記者。

          就植物學科而言,荷蘭的數據驅動已經有了不同級別的應用,幾個主修植物科學的成員還具備一定的數據分析編程基礎和經驗。對AI算法而言,理解植物和其栽培模式是個難點,“在植物科學和作物栽培領域有很多默認的知識點,有時候在溝通中我們會忽略,發現這個情況后,大家會及時溝通。”與此同時,成員也參加了荷蘭溫室產業每一年舉辦的開放日,實地了解溫室栽培模式。

          隊伍參賽的第二大挑戰在于跨國家參賽。閔錢希曦介紹,“作物的栽培本質上是一樣的,但我們在荷蘭熟悉的經驗需要在國內因地制宜地進行調試,包括溫室設備、傳感器以及種植思路等。同時也需要積累大量的數據。”

          荷蘭的溫室園藝已經發展近半個世紀,整個產業鏈都處于較為成熟的狀態,從日常栽培管理,到傳感器和控制設備的應用,再到能源和勞工的管理以及超市或市場的供應鏈對接,每一個環節都發展出相對完備的模式。閔錢希曦表示,國內的現代溫室園藝和數字化生產幾乎是齊頭并進,“我們沒有必要完全根據荷蘭的模式演進,也許可以實現跨越式發展。”

          除此之外,國內的電商優勢也可以與溫室的數字化種植管理進行銜接,形成精確的訂單化生產。

          AI農業的考驗

          AI農業的潛力巨大,但落地實踐也面臨著考驗。根據閔錢希曦的前兩次參賽,AI算法在溫室園藝栽培中的應用需要分階段實現。兩屆“國際人工智能溫室種植大賽”中,AI組成績以及人工對照組成績排名發生了變化。第一屆中,五支AI隊中僅有一支在最終利潤上超過了人工種植。而在第二屆比賽中,AI隊伍則全部在利潤上超過人工種植者。

          “兩屆比賽很難直接比較,因為種植作物不同。第二屆中AI為什么會超過人工,組委會做了詳盡分析。將每個組的產量和成本(包括能源、水、勞工、折損等)做了細分核算,同時根據時間進度也有動態比較,在能源資源可持續性方面我們的優勢很大,這也奠定了利潤獲勝的基礎。”閔錢希曦說。

          現行場景中,AI農業的數據采集仍集中于對于環境的感知。“我們不知道植物現在的狀態是怎么樣的。”現代溫室需要專家和勞工定期采集樣本進行植物指標的測量,這一方式的缺陷一方面在于其有損性和數據的不及時,另一方面則在于工作量很大,對人力的損耗程度較高。

          除此之外,栽培管理數據的缺乏也是AI農業發展的瓶頸。閔錢希曦告訴記者,“當下你對植物這個狀態做了什么決策,在之后植物又給出了什么樣的反應,這是很重要的信息,也就是我們所謂的人的知識和經驗,就是需要AI學會的部分。”

          AI智慧農業的目的在于輔助種植人員去復制成功的種植技術和方法,將影響植物生長的環境因素可控化,以達到生產的模式化統一,對提升生產效率意義重大。就好比磨刀不誤砍柴工,對于刀的研究遠比砍的研究有意義。

          目前,AI農業的發展仍處于初級階段,利用數據學習人的經驗和知識仍是其發展核心,但農業領域的全自動布局終會到來。

          拼多多入局AI農業:數字化場景的一次預告

           

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